흑미의 블로그

matplotlib

- 그래프를 그려주는 라이브러리

* 단순한 그래프 그리기

- pyplot 모듈 이용

- pyplt의 기능

- 이미지 표시하기

numpy array(넘파이 배열)

* 코드

>>> import numpy as np

>>> x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

>>> print(x)

[1. 2. 3.]

>>> type(x)

<class 'numpy.ndarray'>

>>> y = np.array([2.0, 4.0, 6.0])

>>> x * y

array([2., 8., 18.])

* 표현

- 원소별: element-wise

- 원소별 곱셈: element-wise product

* n차원 배열

>>> A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

>>> print(A)

[[1 2]

 [3 4]]

>>> A.ahpe

(2, 2)

>>> A.dtype

dtype('int64')

* 원소 접근

>>> X = np.array([[51, 55], [14, 19], [0, 4]])

>>> print(X)

[[51 55]

 [14 19]

 [ 0   4]]

>>> X[0]

array([51, 55])

>>> X[0][1])

55

>>> for row in X:

...        print(row)

...

[[51 55]

 [14 19]

 [ 0   4]]

>>> X = X.flatten()

>>> print(X)

[51 55 14 19 0 4]

>>> X[np.array([0, 2, 4])] # 인덱스가 0, 2, 4인 원소 얻기

array([51, 14, 0])

>>> X > 15

array([ True, True, False, True, False, False], dtype=bool)

>>> X( X>15)

array([51, 55, 19])

braodcast(브로드캐스트)

- 넘파이 배열과 수치 하나(스칼라값) 산술 연산도 가능

* 코드

>>> x = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

>>> x / 2.0

array([0.5., 1., 1.5])

* 코드2

>>> A = np.array([[1, 2], [3, 4]])

>>> B = np.array([10, 20]])

>>> A * B

array([[ 10, 40],

        [ 30, 80]])

__init__

- 클래스 정의에서 사용되는 메서드

- 클래스를 초기화하는 방법을 정의

- 생성자(constructor)라고도 부름

- 클래스의 인스턴스가 만들어질 때 한번만 불림

- 매서드의 첫 번째 인수로 자신(자신의 인스턴스)을 나타내는 self를 명시적으로 쓰는 것이 특징

- 인스턴스 변수: 인스턴스별로 저장되는 변수

* 예제

class Man: 

def __init__(self, name):

self.name = name

print("Initialized!")

def hello(self):

print("Hello " + self.name + "!")

def goodbye(self):

print("Good-bye " + self.name + "!")

m = Man("David")

m.hello()

m.goodbye()

* 코드 설명

- m: 인스턴스(객체)

- name: 인수

- self.name: 인스턴스 변수